Северо-Американские (США) Системы глубокого обучения
Программные сервисы и Системы глубокого обучения (ГО, англ. Deap leaning, DL) — это комплекс программных решений, основанных на алгоритмах машинного обучения, которые используют многослойные нейронные сети для анализа и обработки данных. Они предназначены для автоматического извлечения сложных закономерностей и признаков из больших объёмов информации, что позволяет эффективно решать задачи классификации, прогнозирования, распознавания образов и обработки естественного языка. Такие системы находят применение в различных сферах, включая компьютерное зрение, медицину, финансы и многие другие, где требуется высокая точность и способность обрабатывать сложные данные.
Сравнение Системы глубокого обучения
Выбрать по критериям:
Подходит для
Функции
Особенности
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Страна происхождения
Сортировать:
Систем: 7
Qlik Sense от Qlik
Qlik Sense — это программа для бизнес-аналитики (BI), помогающая выявить сведения, которые крайне сложно получить на основе традиционных запросов в базах данных. Узнать больше про Qlik Sense
Dataiku DSS от Dataiku
Dataiku Data Science Studio — это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных. Узнать больше про Dataiku DSS
Anaconda от Anaconda
Anaconda — это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, при ... Узнать больше про Anaconda
RapidMiner от RapidMiner
RapidMiner — это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач. Узнать больше про RapidMiner
TIBCO Data Science от TIBCO
TIBCO Data Science — это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании. Узнать больше про TIBCO Data Science
SAS Visual Data Mining and Machine Learning от SAS
SAS Visual Data Mining and Machine Learning — это комплексное решение для анализа данных и машинного обучения, предоставляющее инструменты для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов на основе больших объёмов информации. Узнать больше про SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Logi Predict от Logi Analytics
Logi Predict — это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт. Узнать больше про Logi Predict
Руководство по покупке Системы глубокого обучения
1. Что такое Системы глубокого обучения
Программные сервисы и Системы глубокого обучения (ГО, англ. Deap leaning, DL) — это комплекс программных решений, основанных на алгоритмах машинного обучения, которые используют многослойные нейронные сети для анализа и обработки данных. Они предназначены для автоматического извлечения сложных закономерностей и признаков из больших объёмов информации, что позволяет эффективно решать задачи классификации, прогнозирования, распознавания образов и обработки естественного языка. Такие системы находят применение в различных сферах, включая компьютерное зрение, медицину, финансы и многие другие, где требуется высокая точность и способность обрабатывать сложные данные.
2. Обзор основных функций и возможностей Системы глубокого обучения
- Администрирование
- Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- Выполнение текстовых заданий
- Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.
- Дообучение
- Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
- Импорт/экспорт данных
- Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
- Интеллектуальная генерация данных
- Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.
- Интеллектуальный анализ данных
- Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
- Использование шаблонов задания
- Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.
- Многопользовательский доступ
- Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
- Наличие API
- Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
- Отчётность и аналитика
- Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
- Обработка видео-данных
- Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
- Обработка визуально-графических данных
- Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
- Обработка голосовых данных
- Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
- Обработка звуковых данных
- Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
- Обработка структурированных данных
- Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
- Обработка текстовых данных
- Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
3. В каких странах разрабатываются Системы глубокого обучения
Компании-разработчики, создающие deep-learning-systems, работают в различных странах. Ниже перечислены программные продукты данного класса по странам происхождения
Сравнение Системы глубокого обучения
Систем: 7
Qlik Sense
Qlik
Qlik Sense — это программа для бизнес-аналитики (BI), помогающая выявить сведения, которые крайне сложно получить на основе традиционных запросов в базах данных.
Dataiku DSS
Dataiku
Dataiku Data Science Studio — это система анализа данных для различных компаний, независимо от их опыта, отрасли или размера, стремящихся создать стратегические преимущества бизнеса, основанные на данных.
Anaconda
Anaconda
Anaconda — это платформа управления пакетами приложений анализа данных (для языков Python и R) с открытым исходным кодом. Система позволяет специалистам по обработке данных быстро разворачивать проекты машинного обучения, предоставляя необходимую информацию для лиц, принимающих решения.
RapidMiner
RapidMiner
RapidMiner — это платформа анализа данных, позволяющая развёртывать прогнозные модели, модели машинного обучения и эффективная при решении разнообразных аналитических задач.
TIBCO Data Science
TIBCO
TIBCO Data Science — это комплексная аналитическая платформа, позволяющая применять полный комплекс современных аналитических методов над деловыми данными компании.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
SAS
SAS Visual Data Mining and Machine Learning — это комплексное решение для анализа данных и машинного обучения, предоставляющее инструменты для выявления закономерностей, прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов на основе больших объёмов информации.
Logi Predict
Logi Analytics
Logi Predict — это аналитическое приложение, позволяющее анализировать информацию и прогнозировать вариантов возможных событий, обеспечиввая тем самым возможность встроить алгоритмы машинного обучения и прогностические модели в любой программный продукт.
Руководство по покупке Системы глубокого обучения
Что такое Системы глубокого обучения
Программные сервисы и Системы глубокого обучения (ГО, англ. Deap leaning, DL) — это комплекс программных решений, основанных на алгоритмах машинного обучения, которые используют многослойные нейронные сети для анализа и обработки данных. Они предназначены для автоматического извлечения сложных закономерностей и признаков из больших объёмов информации, что позволяет эффективно решать задачи классификации, прогнозирования, распознавания образов и обработки естественного языка. Такие системы находят применение в различных сферах, включая компьютерное зрение, медицину, финансы и многие другие, где требуется высокая точность и способность обрабатывать сложные данные.
Обзор основных функций и возможностей Системы глубокого обучения
- Администрирование
- Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- Выполнение текстовых заданий
- Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.
- Дообучение
- Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
- Импорт/экспорт данных
- Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
- Интеллектуальная генерация данных
- Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.
- Интеллектуальный анализ данных
- Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
- Использование шаблонов задания
- Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.
- Многопользовательский доступ
- Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
- Наличие API
- Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
- Отчётность и аналитика
- Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
- Обработка видео-данных
- Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
- Обработка визуально-графических данных
- Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
- Обработка голосовых данных
- Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
- Обработка звуковых данных
- Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
- Обработка структурированных данных
- Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
- Обработка текстовых данных
- Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
В каких странах разрабатываются Системы глубокого обучения
Компании-разработчики, создающие deep-learning-systems, работают в различных странах. Ниже перечислены программные продукты данного класса по странам происхождения
ПОПУЛЯРНЫЕ КАТЕГОРИИ
Системы анализа данных (САД)Системы бизнес-моделирования (БМ)Сервисы проверки контрагентов (СПК)Платформы подбора персоналаПлатформы интернета вещей (IoT)Платформы искусственного интеллекта (AI)Платформы комплексного управления персоналомБухгалтерские системы (БС)Системы бизнес-аналитики (BI)Системы управления техническим обслуживанием и ремонтом (СУ ТОиР)Системы кадрового делопроизводства (КДП)Платформы цифрового обученияВсе категории систем
Soware является основным источником сведений о прикладном программном обеспечении для предприятий. Используя наш обширный каталог категорий и программных продуктов, лица, принимающие решения в России и странах СНГ получают бесплатный инструмент для выбора и сравнения систем от разных разработчиков
Соваре, ООО
Санкт-Петербург, Россия
info@soware.ru
2025 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса